OpenStreet mal ohne Map
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Formale Metadaten
| Titel |
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| Untertitel |
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| Serientitel | ||
| Anzahl der Teile | 56 | |
| Autor | ||
| Lizenz | CC-Namensnennung 4.0 International: Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen. | |
| Identifikatoren | 10.5446/19700 (DOI) | |
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| Erscheinungsjahr | ||
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| Produktionsort | Salzburg |
Inhaltliche Metadaten
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MAPSalzburgBerührung <Mathematik>SolidWorksMAPVorlesung/KonferenzComputeranimation
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MAPRoutingOpen SourceVorlesung/Konferenz
01:24
KAM <Programm>AnwendungssoftwareAlgorithmusRoutingSoftware
01:55
RouterRoutingRouterOpen Source
02:17
RouterRestriktion <Mathematik>EditorMengeTotal <Mathematik>Textur-MappingComputeranimation
03:11
FlächentheorieMAPRoutingKanteComputeranimation
04:24
AusgleichsrechnungNetzadresseAlgorithmusTourenplanungLastMengeGebiet <Mathematik>GraphVorlesung/Konferenz
05:28
AliasingRang <Mathematik>PILOT <Programmiersprache>Supremum <Mathematik>Ecke
06:15
Vollständiger Verband
07:12
MengeDatentypVorlesung/Konferenz
07:59
MAPAlgorithmusKanteGraph
08:36
MatchingGraphVorlesung/Konferenz
09:02
MengeMatchingMAPVorlesung/Konferenz
09:31
MengeInformation
10:21
Physikalische GrößeNetzadresseWeb SiteMengeXMLVorlesung/Konferenz
10:42
SalzburgWurm <Informatik>Ext-FunktorMehrwertnetzXMLInformationQuantisierung <Physik>MAX <Programm>Uniformer RaumZoomNetzadresseGoogleMengeURLAbfrageSoftwareWeb-SeitePositionComputeranimation
12:55
Processing <Programmiersprache>GeometrieNetzadresseVorlesung/Konferenz
13:46
Energie
14:16
Vorlesung/Konferenz
14:54
TOUR <Programm>FlächentheorieFlächeHausdorff-RaumGebiet <Mathematik>Abfrage
15:48
LagAlgebraisch abgeschlossener KörperVorlesung/Konferenz
16:52
MAX <Programm>Lokales MinimumViewerRichtungÄhnlichkeitsgeometrieComputeranimation
17:44
MomentenproblemRouterComputeranimation
18:29
Numerisches GitterMomentenproblemInformationVorlesung/Konferenz
19:26
t-Test
20:15
RechenwerkGebiet <Mathematik>Vorlesung/Konferenz
20:46
KAM <Programm>MAX <Programm>SalzburgSoftwareentwicklerInformationRouterWorkstation <Musikinstrument>MAPErzeugendeComputeranimation
21:48
SalzburgLinieInformationRichtungDatenbankElementargeometrieQemuNetzadresseInhalt <Mathematik>Strich <Typographie>FRAMEWORK <Programm>MAPVorlesung/KonferenzBesprechung/Interview
26:10
MehrwertnetzSalzburgComputeranimation
Transkript: German(automatisch erzeugt)
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Wir haben jetzt im ersten Vortrag den Frederik Ramm, der uns heute mal etwas über Open Street ohne Map erzählt. Frederik, bitte. Ja, also, mein Talk ist heute einfach so ein bisschen,
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was kann man eigentlich mit Open Street Map alles machen abseits von den normalen Use-Cases wie Kartenzeichnen. Ich hab schon öfter solche Talks gemacht, wo ich halt sagen wollte, guck mal, hier, Open Street Map, das ist jetzt richtig angekommen. Da machen alle möglichen Leute irgendwelche Karten mit. Heute erzähl ich mal, was man mit OSM alles macht,
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was nicht mit Karten zu tun hat. Viele von den Use-Cases sind Ihnen vielleicht bekannt, viele aber auch neu. Ich werde öfters meine Firma, die Geofabrik, im Vortrag erwähnen, weil es halt oft ist, dass ich mit diesen Use-Cases aus geschäftlichen Gründen in Berührung komme. Es soll aber kein Firmenwerbevortrag sein.
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All diese Sachen, die ich hier vorstelle, sind Sachen, die man mit Open Source machen kann, die jeder machen kann, die verschiedene Leute machen. Selbst wenn ich diesen Firmenhintergrund habe, soll es kein Vortrag sein, wo ich sag, wie toll wir alle sind. Erster Use-Case, häufiger Use-Case, alles, was mit Routing zu tun hat. Routing, um mit Open Street Map Routing zu machen,
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muss ich erst mal einen Routing-Grafen ausrechnen. Ich nehme die einzelnen ganzen Straßen bei OSM, muss die in ein Format gießen, wo ich ordentlich Routenberechnungen machen kann. Ganz verschiedene Algorithmen dafür. Es gibt viele fertige Applikationen. Das ist ein Screenshot von dem Osmand-Software, die ich selber täglich einsetze oder öfters zumindest einsetze
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auf meinem Mobiltelefon. Verschiedene Handy-Apps, es gibt Garmin-Karten natürlich, mit denen man Routing machen kann. Es gibt Webseiten, wir haben auf der Open-Street-Map-Org-Webseite auch Routing. Es gibt viele Open-Source-Programme, mit denen man selber Routing machen kann.
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Zum Beispiel die Open-Source-Routing-Maschine oder den Graf Hopper oder den Behrouter, speziell für Fahrräder. PG-Routing ist ein allgemeiner Routing-Engine, die man aber auch für Open-Street-Map benutzen kann. Und so weiter und so weiter. Es gibt auch Sachen, die mit Routing noch nicht so gut funktionieren. Und zwar zum Beispiel Abbiegerestriktionen.
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Da haben wir einfach das Problem, dass uns noch viele fehlen in Open-Street-Map. Das heißt, wenn ich jetzt Routen ausrechne von Hamburg nach München oder so was, da ist das jetzt völlig egal, da spielt das keine Rolle. Aber gerade jetzt, wenn ich für einen Taxi-Betrieb innerstädtisch Routen ausrechne,
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da leide ich dann schon immer noch drunter, dass eine ganze Menge Abbiegerestriktionen fehlen und dass mir falsche Routen ausgerechnet werden. Das liegt immer noch daran, dass bei Open-Street-Map das Mapping sehr stark von der Kartenansicht getrieben ist. Die Leute mappen, damit sie Sachen auf der Karte sehen. Und so eine Abbiegevorschrift sieht man auf der normalen Karte nicht. Ich sehe auch nicht unbedingt, ob da eine fehlt.
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Das ist noch ein bisschen ein Schwachpunkt. Es kommt langsam, es gibt auch bessere Editoren für und so. Ist aber was, was noch nicht so brillant ist bei Open-Street-Map. Eine weitere Sache, die auch noch nicht so gut geht beim Routing, ist das Fußgänger-Routing. Da hatten wir jetzt gestern vom Roland Olbrich den Vortrag, der über braucht Open-Street-Map-Linien, Flächen und Kanten,
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wo er auch dafür argumentiert hat, dass man für Fußgänger vielleicht besser Flächen eintragen muss über die, die dann laufen können. Sonntag hatten wir auch schon den kleinen Vortrag. Es ist ein bisschen problematisch, wenn ich mit Open-Street-Map heute Fußgänger-Routing mache, dann werden die Fußgänger wie Fahrzeuge
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auf den Straßen und Wegen in der Mitte entlanggeführt. Wir haben das noch nicht, dass man sagen kann, bitte wechseln Sie hier die Straßenseite, gehen Sie über den Zebrastreifen, folgen Sie dann der Straße auf Ihrer rechten Seite und so weiter. Da gibt es eine Lösung, dass man sagt, ich trage jetzt alle Fußwege, alle Bürgersteige als eigene Wege ein.
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Das hat aber auch viele Nachteile. Da ist noch eine laufende Diskussion. Da gibt es eine interessante Bachelorarbeit vom Nathaniel Lang, der ist aber schon wieder abgereist, wo er das untersucht hat, inwiefern man vielleicht automatisch bei der Generierung eines solchen Routing-Grafen aus Open-Street-Map-Fußwege generieren kann.
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Das ist auch noch ein bisschen ein Schwachpunkt. Eine Sache, die auch häufig mit Routing-Algorithmen gemacht wird, ist Tourenplanung, das ist Routenplanung plus plus. Wenn ich also nicht nur ein Fahrzeug von A nach B schicken will, sondern wenn ich einen Paketlaster habe, der soll 50 Adressen anfragen, ich habe das Traveling-Salesman-Problem,
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in welcher Reihenfolge soll der die Adressen anfahren? Oder ich habe irgendwelche komplizierteren Algorithmen, irgendwelche Kippa, die müssen irgendwo eine Last aufnehmen und dann irgendwo hinbringen, da gibt es vielleicht Straßen, die können sie fahren, solange sie noch leer sind, aber wenn sie erst mal voll sind, können sie nicht mehr fahren. Das ist auch ein sehr interessantes Themengebiet, in dem sich sehr viele Unternehmen tummeln und auch ganz viel proprietäre Daten,
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proprietäre Algorithmen noch unterwegs sind. Ein Open Source, was es dazu gibt, ist das J-Sprit. Das wird von jemandem gemacht, ist der Peter Karich? Sitzt der hier irgendwo? Nee? Im Grafhopper-Team ist also einer dabei, der mit diesem J-Sprit, das ist ein Open Source,
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Routenplanung, Tourenplanungsalgorithmus, wo man also auch schon mit OpenStreetMap eine ganze Menge machen kann. Erreichbarkeitsanalysen ist auch Thema, kommt auch aus der Routing-Ecke, auch dafür brauch ich erst mal den Routing-Grafen. Dann kann ich praktisch sagen, wenn ich jetzt hier starte, wie weit komm ich dann innerhalb von 10, 20, 30 Minuten mit meinem Fahrrad oder zu Fuß oder mit meinem Fahrzeug.
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Oder umgekehrt, wenn ich hier meinen neuen Standort für die Bäckerei hintue, wie viele Haushalte hab ich da im Umkreis von 15 Gehminuten oder so was. Auch ein sehr interessantes Thema, was man auch mit OpenStreetMap schon super bearbeiten kann, hat es sowohl Grafhopper als auch USRM,
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haben da Sachen eingebaut, womit man Erreichbarkeitsanalysen machen kann. Kann man aber auch einigermaßen leicht selber basteln oder mit PG-Routing machen oder so was, weil man es in der Regel nur mit relativ kleinen Datenbereichen zu tun hat. Erreichbarkeitsanalysen werden in der Praxis zum Beispiel, das ist eine Sache, die ich aus meiner gewerblichen Nutzung weiß,
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relativ oft eingesetzt von Ämtern, die Schulwege planen oder die Zuteilung planen. Die müssen Kapazitätsplanung machen für die Schulen. Deswegen müssen sie sagen, jetzt haben wir so und so viele Kinder, die wohnen jetzt in den und den Haushalten. Welche Schulen, wie viele in dem Einzugsbereich
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von welchen Schulen im Bereich von so und so vielen Minuten, wie viele schulpflichtige Kinder werde ich denn da in so und so vielen Jahren haben? Oder auch in vielen Regionen ist das so, dass man das Schulkinder eine Busfahrkarte bekommen können, wenn ihr Laufweg zur Schule größer ist als X. Auch da kann ich eine Erreichbarkeitsanalyse
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von der Praxis um die Schule legen und sagen, diesen Bereich kann man innerhalb von zehn Minuten erreichen. Alle, die außerhalb wohnen, kriegen eine Fahrkarte bezahlt. Erreichbarkeitsanalysen auch häufig bei den Notfalldiensten, Feuerwehr oder so was, die auch Vorschriften haben, dass sie innerhalb von einer bestimmten Zeit
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alle möglichen Punkte erreichen können müssen in ihrem Bezirk. Und wenn nicht, muss eine neue Feuerwache aufgemacht werden. Das ist ein Punkt, wo sich viele Leute mit beschäftigen. Da hatte ich schon Anfragen, wo einer gesagt hat, wir haben hier diese fünf Typen von Löschfahrzeug. Die können so und so ... Der hier kann auf den Straßen bis zu 70 fahren, der andere aber nur 50 und so.
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Dann gibt's natürlich auch mal sehr für normale Fahrzeuge hat man diese Max-Speed-Geschichten für Feuerwehrfahrzeuge. Die dürfen dann auch mal schneller. Also, ganze Menge interessante Anwendungsfälle in diesem Erreichbarkeitsanalysenthema. Ein anderes Ding, ich hab ein Bild von Patrick Niklaus von Mapbox geklaut,
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er ist ein OSM-Entwickler, ist Graph Matching. Also, ich habe einen GPS-Track, wo mein Fahrzeug langgefahren ist. Das hab ich aufgezeichnet. Und jetzt will ich aber wissen, ich will praktisch bei OSM die Kante rausfinden, den Way, auf dem der jetzt gefahren ist. Das ist gar kein so triviales Thema.
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Man würde normalerweise sagen, ich nehm zu jedem GPX-Punkt die nächstgelegene Straße. Aber dann hat man mal so Ausreißer irgendwo, dann ergibt sich plötzlich, er ist hier Autobahn gefahren, er ist hier Autobahn zurück, das gibt keinen Sinn. Da müssen also etwas cleverere Algorithmen her. Auch das ist was, was sowohl OSM als auch Grafhopper schon können.
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Und Graph Matching ist für verschiedene Themen interessant. Eins davon kommt aus der Versicherungsbranche. Da gibt es nämlich mittlerweile so Leute, die experimentieren damit. Das heißt, sie kriegen von uns einen günstigeren Versicherungstarif für ihre Fahrzeugflotte, wenn sie sich einem Monitoring unterwerfen
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und wir überprüfen dürfen, ob sie auch nirgendwo zu schnell fahren. Das ist so ein Fall, da kommt ein GPX-Tracker in das Fahrzeug rein. Und dann kann ich im Nachhinein diese GPX-Tracks auswerten, wo ist er langgefahren. Kann das vergleichen mit den jeweiligen passenden OSM-Daten. Dann weiß ich, an der Stelle ist Tempolimit 30. Und ich seh am GPX-Track, der ist aber 40 gefahren.
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Das ist so ein Use-Case für das Map Matching. Eine ganze Menge andere Use-Cases auch noch. Aber das kommt relativ häufig vor. Dann hatte ich neulich mal eine interessante Anfrage. Da kommt einer zu mir und sagt, ich brauch hootingfähige Daten aus Open-Street-Map-Straßennetz. Und bitte auch noch Eisenbahnnetz. Hab ich gesagt, was soll das? Haben Sie ein Fahrzeug, was sowohl auf den Eisenbahn ...
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Bahnübergang, da biege ich mal kurz ab. Da kommt raus, nee, der will gar keine Fahrzeuge fahren lassen. Sondern der ist Kabelverleger. Der ist eine Firma, die legt Kabeltrassen. Und die sagen, grundsätzlich ist es für die relativ einfach, an bestehenden Infrastruktur,
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also an Straßen- oder Bahngleisen entlang Kabel zu verlegen. Weil, keine Ahnung, ist vielleicht einfacher mit den Grundstücksrechten oder was auch immer. Deswegen interessieren die sich für solche Informationen. Also spannendes Thema, ganze Menge verrückte Use-Cases, die da in dem Routingbereich auch mit Open-Street-Map schon gemacht werden.
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Großes Thema, Geocoding. Geocoding ist im einfachsten Sinne einfach die Suche auf so einer Website. Ich geb hier oben einen Salzburg-Österreich und dann krieg ich irgendwelche Suchergebnisse. Oder eben präziser, ich geb eine komplette Adresse ein. Das Geocoding funktioniert so leidlich mit dem Nominatim.
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Aber es gibt da schon noch eine ganze Menge Schwierigkeiten, insbesondere beim Pasen von Freitext. Wir haben ja nur ein Eingabefeld, wir haben ja nicht so was, wo man sagen muss, Straße, Hausnummer, Posterzahl, Ort. Sondern man rotzt einfach seinen Freitext in das Feld rein. Das Programm soll irgendwie rausfinden, was man meint. Google findet immer die Adresse, die ich will.
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Und da sind wir noch so ein bisschen hinten dran. Die Software ist eigentlich schon ziemlich gut, der Nominatim. Aber Google hat da halt natürlich die Nase vorn. Das heißt, wir haben alle Abfragen, die über Google gemacht werden, und die werten dann auch aus. Okay, hier hab ich einem fünf Ergebnisse angeboten.
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Er hat dann das dritte ausgewählt, das war also richtig. Dann findet da ein maschineller Lernprozess statt. Die Software merkt sich dann, was besser passt. Soweit sind wir noch nicht mit unserem Geocoding bei OpenStreetMap. Dann gibt es natürlich auch Reverse-Geocoding. Das heißt, ich habe eine Position, Latitude, Longitude, wo gerade mein GPS ist.
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Und ich will gerne dazu die Adresse haben und Posterzahl, Ort usw. Auch das kann der Nominatim schon ganz gut. Kann man so einen URL aufrufen, kommt dann hier so eine strukturierte Antwort raus. Allerdings ist dabei auch, das ist auch noch nicht perfekt, weil wir haben da zum Beispiel, hier haben wir jetzt die Situation für so eine österreichische Adresse.
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Da sieht man hier, da ist also State und County. Das sind Sachen, die man jetzt in einer normalen österreichischen Adresse nicht angeben würde. Man würde einfach sagen, gut, die und die Straße, die und die Hausnummer, die und die Stadt, Österreich, Posterzahl, fertig. Genauso wie auch in Deutschland, da schreibt man auch nicht drauf,
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Karlsruhe, Baden-Württemberg, Deutschland. Das fehlt dem Nominatim noch ein bisschen, dass er weiß, in welchen Ländern solche Adressen typischerweise wie formatiert sind. Und über, auf welche Sachen man da achten muss. Da wird also noch dran gebastelt. Massengeocoding, da kommen immer wieder Leute zu mir und sagen, ich hab hier 50.000 Adressen im Excel-Sheet und die will ich gern geokodieren, irgendwie so was.
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Das kann man dann alles in den Nominatim reinlaufen lassen und kriegt dann auch ein Ergebnis raus. Aber für den Massenanwendungsfall ist es echt noch nicht so gut, weil eben gerade diese Mehrdeutigkeit, die auf der Webseite kein Problem ist, das ist gut. Aber die Möglichkeit hat man in den Massenbetrieb nicht.
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Wenn ich sage, ich hab 50.000 Adressen, die will ich alle geokodieren, dann kann ich nicht sagen, hier hab ich aber drei Treffer und such dir mal einen aus. Da muss es entweder beim ersten Mal klappen oder nicht. Da sind uns die kommerziellen Geocoder schon noch einiges voraus. Auch bei den Hausnummern. Deutschland haben wir jetzt ungefähr die Hälfte aller Adressen
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in USM mit Hausnummern. Da fehlt also noch einiges. In vielen anderen Ländern sind wir noch bei weitem nicht so gut, dass wir Hausnummern genau geokodieren können. Jetzt hab ich hier so ein allgemeines Thema, das nenne ich mal Analysen oder Geoprocessing manchmal auch. Lustige Sachen, die man sonst noch mit Open-Street-Map machen kann.
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Oder auch nicht machen kann, verschiedene Anwendungsfälle. Zum Beispiel, das ist auch wieder so ein Fall aus der Praxis, da kommt einer zu mir und sagt, ich hätte gerne die Standorte von Windkraftanlagen und außerdem noch das Elektrizitätsnetz aus Open-Street-Map. Dann hab ich den exportiert.
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Es war auch eine Firma, die hieß irgendwas mit so und so Energie. Hab ich gedacht, komisch, die wissen selber, wo ihre Leitungen sind. Dann kommt der als Nächste und sagt, haben Sie auch Naturdenkmäler? Dann denk ich, komisch, was will der jetzt? Hat sich rausgestellt, das war eine Firma, die so Standorte plant für Windräder.
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Da gibt es dann gesetzliche Vorschriften. Wenn du so ein Windrad aufstellst, musst du Mindestabstände einhalten zu Hochspannungsleitungen oder eben auch zu Naturdenkmälern und anderen Sachen. Da haben die versucht, mithilfe von Open-Street-Map sich auszurechnen, welche Standorte infrage kommen,
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um da irgendwelche Naturdenkmäler, um da irgendwelche Windkraftanlagen aufzubauen. Eine häufige Sache, was Leute gerne haben wollen, auch für das Thema auch interessant oder auf verschiedenen anderen Gründen,
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ist bewohnte, bebaute, bewohnte Flächen. Können Sie mir eine Liste machen mit allen bebauten oder bewohnten Flächen aus OSM? Da denkt man, wenn man sich auskennt mit dem Tagging, dann denkt man, Land use gleich residential. Das ist ein typisches Wohngebiet, kann man nehmen.
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Das ist allerdings ... Das kann manchmal daneben gehen. Hier habe ich ganz aus der Nähe von München eine Overpass-Abfrage gemacht nach Land use residential. Da sieht man, da sind eng bewohnte Gebiete, wo gar kein Land use residential getaggt ist in Open-Street-Map. Wenn man das dann richtig machen will,
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muss man da mit Geoprocessing arbeiten und muss sagen, überall da, wo Häuser dichter beieinander sind als X oder größerer Cluster von Häusern oder Highway gleich residential Straßen oder so, da nehme ich an, dass da auch Wohngebiet ist. Dann kommt man auf ein ganz gutes, brauchbares Ergebnis. Es gibt sogar Leute, die zum Beispiel Infrastruktur,
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die Kabelanschlüsse verkaufen oder sonst was, die benutzen Open-Street-Map schon, um herauszufinden, wo Neubaugebiete sind. Die schauen einfach USM an. Wir sind in Deutschland ja schon relativ gut, was die Gebäude betrifft und die Straßen. Wenn dann irgendwo neue Straßen hinzukommen und neue Gebäude,
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dann schauen die Leute sich das an und sagen, ist das vielleicht ein Neubaugebiet? Das funktioniert in Deutschland einigermaßen gut. In anderen Ländern, die noch kaum Gebäude haben, wäre es Quatsch zu sagen, oder werden neue Gebäude eingetragen. Da wird einfach nur nachgeholt, was noch nicht gemapped ist.
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Wenn Deutschland neu gebaut wird, kann man Open-Street-Map beobachten. Zum Abschluss habe ich noch ein paar betrüblichere Sachen, wo man den Leuten meistens nicht helfen kann. Wenn die Leute mich fragen, kann Open-Street-Map Luftbilder haben, dann muss ich sagen, nee, Luftbilder haben wir gar nicht. Weil bei Open-Street-Map ist alles, was hier gemacht wird,
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von Privatleuten in ihrer Freizeit beigetragen. So viele Leute haben noch keine eigenen Drohnen, dass da wirklich was Sinnvolles zusammenkäme. Da kann Open-Street-Map auch so was wie Google Street View. Da ist natürlich die Antwort, selber können wir es nicht. Aber es gibt Mapillary, was immerhin auch offen lizenziert ist.
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Wenn auch mit einigen, ich kann ja nicht zu Mapillary hingehen, wie bei OSM, und einfach einen Planet-Dump runterladen, gibt mal alle eure Bilder, das geht nicht. Aber Mapillary geht ein bisschen in die Richtung. Es gibt auch ein Projekt, das gerade neu am Start ist, Open-Street-View, das ist ein bisschen wie ein Mapillary-Konkurrenzprojekt. Die machen auch so was Ähnliches.
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Ist nicht direkt in den OSM drin, gibt's aber. Was Leute auch öfters mal fragen, ist, habt ihr Verkehrsdaten? Weil ich will hier OSM-Rooting machen auf meinem Mobiltelefon, da will ich natürlich auch wissen, wo ist grad der Stau. Muss ich auch mal sagen, nee, sorry. Also so kurzfristige Sachen wie Verkehrsinformation,
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die werden bei uns nicht gemapped. Allerdings gibt's da schon Möglichkeiten, da ist der Arnd, mit dem hatte ich grade auch ein bisschen E-Mail, der hat vor zwei Jahren auf der FOSGIS mal einen Vortrag gehalten, wo er mithilfe von seiner Behrouter-Rooting-Engine versucht hat zu analysieren, welches sind denn Straßen mit hoher Verkehrsbelastung.
18:22
Also nicht, wo ist jetzt grad im Moment Stau, aber welche Straße hat grundsätzlich eher mehr Fahrzeuge als welche andere. Da kann man schon aufgrund des statischen Netzes einige interessante Betrachtungen anstellen. Was auch oft gefragt wird, habt ihr Fahrplaninformationen? Ich will gerne Rooting machen, aber ich will multimodal,
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da sollen auch Busse und Straßenbahnen auch mit drin sein. Da muss ich den Leuten immer erklären, ich kann dir zwar sagen, wo die Gleise laufen, wenn du mit einer Dresine da langfährst, ja, aber wann jetzt da die Straßenbahn fährt, wir haben immerhin schon ÖPNV-Relationen, das heißt, wir können dir sagen, hier fährt die Straßenbahnlinie lang,
19:01
wir haben aber keine Fahrplandaten. Wir wissen nicht, wie oft die fährt. Da ist im Moment in der Diskussion, ob man immerhin so was taggt, so eine Art Häufigkeit. Diese fährt oft, diese fährt selten, diese fährt stündlich oder so. Aber was wir garantiert niemals haben werden, sind Fahrplaninformationen, das gehört auch nicht rein zu OpenStreetMap. So was kann man mit OSM alleine also nicht machen.
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Habt ihr, ruft einer an und sagt, ja, ich hätte gern Deutschland- Shapefile mit Kaufkraftindex. Nee, also, das ist jetzt echt blöd. Die OpenStreetMapper klingeln nicht an jeder Tür und fragen, können Sie mir mal Ihr verfügbares Monatseinkommen mitteilen,
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damit ich das hier bei OSM eintragen kann. Das können wir also auch nicht. Allerdings läuft gerade eine Bachelorarbeit bei mir in der Geofabrik von einem Studenten, der versucht, anhand der OpenStreetMap-Daten abzuschätzen, wie hochwertig diese Wohngegend vielleicht ist. In dem man sagt, gut, wie viele Einfamilienhäuser sind da,
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wie viele haben Garten, wie viele haben Schwimmbad, sind da viele Fastfooder in der Nähe, dann ist es eher schlecht. Sind da Luxusrestaurants in der Nähe, dann ist es eher gut. Vielleicht kann man da anhand ... kann man das eigentlich machen. Ich bin gespannt auf die Ergebnisse von der Arbeit. Noch eine Frage, die manchmal kommt,
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habt ihr auch PLZ-8 bei OpenStreetMap? PLZ-8, da denke ich erst mal, ja, das ist die Gegend von München. Aber was gemeint ist, es gibt da so im Bereich des Geo-Marketings, gibt es Leute, die unterteilen Postleitzahlgebiete noch mal feiner in bestimmte Betrachtungsgebiete, die nennen sie dann PLZ-8.
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Das sind dann Einheiten mit jeweils ungefähr 500 Bewohnern. Das ist natürlich so eine proprietäre Sache, die wir in OSM überhaupt nicht haben. Weiß man auch nicht, wo man es herkriegen kann. Aber habt ihr auch Indoor, habt ihr auch so was wie ... Hier kann ich den Plan vom Frankfurter Hauptbahnhof
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mit OSM-Daten erzeugen. Und da gibt es jetzt gerade in der letzten Zeit interessante Entwicklungen. Da gibt es dieses Simple-Indoor-Schema, was relativ viel benutzt wird. Das hier ist ein Screenshot von der Open Station Map. Das ist so ein Projekt von einem Berliner Professor, der versucht anhand dieser Indoor-Information bei OSM
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tatsächlich solche Bahnhofskarten zu machen, die auch so ein bisschen diesen deutschen Bahnstil haben. Indoor, da ist einiges am Laufen. Es ist noch nicht so weit, dass man jetzt sagen könnte, wir können flächendeckend Indoor in Gebäuden routen. Aber da passiert einiges. Das war meine kurze Übersicht über verschiedene Anwendungsfälle von Open Street Map,
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die nicht direkt mit Karten zu tun haben. Und wir haben noch fünf Minuten für Fragen. Vielen Dank, Frederik. Gibt es Fragen aus dem Publikum?
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Meine Frage ist Richtung Echtzeitdaten oder eher so statische Datentagesganglinien. Wenn man diese jetzt zum Beispiel hätte, so wie Sie es schon erwähnt haben, gibt es da Diskussionen, wie man die eventuell reinkriegen könnte?
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Weil das sind ja schon irgendwo relativ statische Daten. Natürlich entwickeln die sich noch ein bisschen, aber die bringen ja sehr viel mehr Information, wie man die mit dem Straßennetz dann verknüpfen könnte. Also, wird immer mal wieder diskutiert, ob man da was machen kann. Das Blöde ist, wir haben bei Open Street Map ja diesen Grundsatz,
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dass möglichst alles, was da ist, auch vor Ort verifizierbar sein sollte. Und so Tagesgangdaten, das sind ja gemittelte Werte über einen langen Zeitraum. Erst mal müssten die erhoben werden oder unter einer freien Lizenz zur Verfügung stehen. Aber selbst wenn das so ist, wenn ich dann eintrage, bei dieser Straße entwickelt sich der Verkehr im Laufe des Tages so und so.
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Und es kommt jetzt zur Auseinandersetzung. Jemand sagt, stimmt ja gar nicht, das ist ja ganz anders. Normalerweise ist unser Standardweg, um eine Auseinandersetzung beizulegen. Okay, wir gehen vor Ort hin und das, was wir sehen, tragen wir ein. Das geht bei so einer Linie nicht. Da muss man ein halbes Jahr an der Straße stehen
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und beobachten, was passiert. Das ist ein bisschen kritisch. Ich glaube, das wird eher schwierig. Und es wäre eher zu empfehlen, so was dann in ein separates Projekt zu tun. Und dafür zu sorgen, dass man eine Verknüpfung mit OpenStreetMap hinkriegt. Sodass sich dann irgendeine Routing-Engine
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aus OpenStreetMap die Basisgeometrien holen kann. Und die Verkehrsdaten oder Tagesganglinien aus einer anderen Datenbank mit irgendeinem AP-Request. Also in USM drinnen eher nicht, würde ich sagen. Aber das ist kein abschließendes Urteil. Vom Gefühl her würde ich sagen, es ist schwierig. Gibt es noch eine Frage?
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Kommt da noch was raus? Ah, okay, alles klar. Da habe ich mich gerade gewundert. Eine Frage zum Geocoding. Sie hatten erwähnt, jetzt mal nur Nominatim.
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Da gibt es ja noch andere. Zum Beispiel jetzt Photon von Kumut. Ja, Photon gibt es. Und die Frage wäre, ich habe es gerade nicht so auf dem Schirm, ob Nominatim als Backend für das Suchen benutzt wird. Bei Photon ist es Elastic Search, glaube ich. Genau. Erfahrungswertegemäß, weil Sie erwähnt hatten,
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dass diese Volltext-Suche usw. ein bisschen problematisch ist. Ja. Ist es mit anderen Frameworks besser zu lösen? Also ich kenne unterm Strich, ich kenne insgesamt nichts, was für den generellen Use-Cast besser ist als Nominatim. Photon baut selber ... Nominatim ist PHP-Code, der auf einer Postgres-Datenbank aufsetzt.
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Photon setzt auch praktisch auf den Nominatim-Importer auf, extrahiert den in einen Elastic Search-Topf und macht dann da drauf seine Suche. Photon hat Nominatim was voraus, wenn es um so was geht wie Tippfehler oder Unverständigesuchen.
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Also wenn ich jetzt nur Salz tippe und ich möchte gerne eine Autovervollständigung in meinem Suchfeld haben, das kann ich mit Photon machen. Mit Nominatim kann ich das nicht oder nicht so ohne Weiteres. Aber gegen dieses Problem, jemand gibt eine unzusammenhängende oder nicht strukturierte Adresse ein und sucht dazu irgendwas,
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da kommt man mit dem Photon, mit dem Elastic Search auch nicht auf bessere Resultate als mit Nominatim. Es gibt noch zwei, drei andere Sachen. Es gibt von Mapzen auch Arbeiten am Geocoder und noch ein proprietary Geocoder von Open-Cage-Data. Aber ehrlich gesagt, so richtig vom Hocker gehauen, hat mich bislang da nichts.
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Nochmal vielen Dank, Frederik. Danke schön.